美国陆军：人工智能与任务式指挥

设想场景。时值2028年，一支担任前卫任务的步兵连在某地区机动，支援进攻行动。每个排级单元由配备传感器、迫击炮与游荡攻击无人机的自主地面战车组成有人-无人混合班排小队。连长通过小型侦察无人机、卫星数据与预测地形模型的实时分析，迅速锁定确保侧翼安全的关键地形。他指派一个排占据该阵地，并指挥其他单元调整火力支援主攻方向。

随着命令下达，算法开始评估地形、战备状态、作战条令与历史案例，生成多个交战区域选项。这些建议包含基于假想敌战斗序列的关键关注区与高价值目标评估。排长根据这些洞察进行细化，并通过部队领导流程下达快速指令。此时的任务式指挥已实现人机决策融合，支撑起数据为中心的作战模式。

此场景折射出《美陆军战役计划》的核心要素，即力争在2030年前打造具备"多域作战"能力的数据化部队。陆域作为跨域效应生成的枢纽，要求指挥层必须建立超越对手的态势感知优势。成功的要诀在于运用数据进行目标定位、战术机动与瓦解敌军协同。通过可视化战场几何态势并实施快于对手的决策行动所获得的决策优势，正成为新型制胜理论。

这场变革的核心在于AI驱动战争时代对任务式指挥范式的重构。全球军队竞相将AI融入指挥系统，旨在加快作战节奏与协调无人集群。但这对任务式指挥意味着什么？

仅靠装备现代化远远不够。若缺乏对领导力培养的主动变革，陆军将难以达成战役计划与国防战略目标。改革需从领导力培养与部队教育体系入手：首先确保战斗指挥官理解AI与机器学习基本原理，掌握新系统如何聚合数据生成建议；其次依托《陆军学习概念》构建梯队化前瞻能力，在获取决策数据的同时帮助指挥层构想未来战争形态。这种反馈循环将助力陆军优化数据处理算法，在动态战场背景中实现人机组队的任务式指挥能力。

任务式指挥：起源与演变

任务式指挥在美国军事条令中旨在实现分布式执行，使下属能够适应战场摩擦。美国陆军将其定义为一种指挥控制方法，通过基于能力、互信、共识理解、指挥官意图、任务型指令、纪律性主动与风险承受的下属决策赋权。任务式指挥既是个人素质的集合体，也是依托军事职业哲学、教育与文化构建的战场应变体系。

这一概念历经代际演变，每个时代均从历史经验与技术进步中汲取养分以完善原则。虽常归功于普鲁士军事体系，但其起源与参照点在美国历史中更为多元：对内战时期将领与改革者菲利普·谢里丹、埃姆罗伊·厄普顿而言，它是普鲁士技术与动员手段同美式战术的融合；对多数人而言，它源自老毛奇（赫尔穆特·冯·毛奇）的卓越实践。二战后，威廉·德普伊、唐·斯塔里等陆军将领提出，理解任务式指挥的关键案例应转向东线德军以少胜多的作战及阻滞突破的混合战术。近年来，从1940年攻克埃本-埃马尔要塞到2003年"雷霆行动"，均成为阐释任务式指挥内涵的经典战例。

2012年后任务式指挥的复兴反映了伊拉克与阿富汗战场教训——集中式指挥难以应对战场复杂性。2012年，参联会主席马丁·邓普西发布任务式指挥白皮书，引发条令更新与辩论浪潮，最终催生2019年《ADP 6-0任务式指挥：陆军部队的指挥与控制》。

核心理念在于：任务式指挥基本原则（包括指挥官意图、任务型指令与分布式执行）需要具备适应力的指挥人才。这一愿景与此前聚焦"个体主动性在军事教育体系中的作用"的指挥理论一脉相承。任务式指挥通过依赖教育与共享经验（而非僵化流程）激发主动性，在强调决策、冒险与问题解决的训练教育环境中得以蓬勃发展。战术决策推演、野战演习与任务预演强化共同参照系，赋能战场快速通联与应变。

该理念使任务式指挥区别于"标准答案导向"的学院式教学与管理型领导模式。这种概念化意味着任务式指挥既是哲学观，也是基于教育与共享经验的指挥控制系统。早期对陆军后2012年任务式指挥实践的批评指出，官僚化驻训模式构成制约——有效任务式指挥不仅需要哲学根基，更需通过部队级训练与决策实践强化。

训练与教育仍具基石地位。士兵应通过重演经典战例（如决策推演与图上作业）学习解析关键案例，夯实技术专长并支撑任务式指挥。在正式教育之外，指挥层运用任务预演等新型协作网络构建共识。此类活动生成促进快速通联与决策的隐性知识，但其效能始终受限于具体情境，由此支持分散式执行。

任务式指挥与人工智能/机器学习

算法战争概念与作战网络及"马赛克战争"理念的兴起密切相关，后者将战争视为数据驱动的复杂适应系统。正如电报技术变革了地面部队的分散编队协同能力，现代作战网络往往具备全域覆盖与多域触达特征。这种现象是改变战争形态的核心驱动力，催生出"多域一体化联合作战"需求。海量信息与高速流转要求深度整合AI与机器学习技术，以构建通用作战图景与决策优势。全球现代化军队均致力于以超越对手的机器速度构建、运用与防护跨域杀伤网——这种竞争依赖于数据、基础设施与人才梯队来部署新技术及生成决策优势的核心算法。

这些新技术及其衍生的马赛克式杀伤网并未取代任务式指挥，而是对其形成增强。士兵通过算法与人机编队探索表达意图与授权执行的新范式。逻辑推演表明：只要算法与士兵共享情境参照系，士兵即可向自主集群等机器系统传达指挥官意图——包括任务目标、拓展意图及执行限制条件与偏好参数。该流程可引入反馈机制，通过统计分析评估目标与手段的匹配度，以及基于当前战备状态的行动可行性概率。

这种交互模式意味着陆军需建立动态情境参照数据库，促进意图传递。正如兵棋推演、现地勘察与作战模拟传统上作为锤炼创造力、判断力与作战艺术的平台，当前亟需构建生成人机组队隐性数据的新型协作平台。

伴随技术演进，教育体系应主动适应，培育帮助士兵驾驭新系统、开发新战术的任务式学习文化。这种适应性改革需捕获并编码数据，使人与机器均能构建概念参照数据库。

陆军适应算法时代的转型路径

第一，陆军应规范战术边缘至战区纵深再至后方基地的数据捕获、处理、存储与分发机制。获取并维持决策优势取决于对大规模、多样化权威数据集的利用能力。陆军需在资源受限环境下明确作战系统与业务系统的关键数据类型。通过制定战场节点与战区层级的数据供给、复制与处置政策，确保所需数据在正确节点可用——此举可类比后勤体系的精准投送。士兵不仅能在关键时刻做出算法驱动决策，还可在敌方调整战术与波形时，实现战术边缘与后方基地的动态重编程。

第二，陆军应依据新版学习概念重塑职业自我发展与教育体系。现有在线培训常忽视战术与核心职业能力的直接培养。无论专业领域或现役/国民警卫队/预备役身份，所有士兵必须掌握通用战术与作战理解能力。战术素养与陆军作战模式认知应成为基础能力，但目前缺乏强制性的在线培训或认证课程，更遑论精进通道。杀伤力源于对陆军作战方式的透彻理解。尤为严峻的是，整合AI应用的战术决策演练机会稀缺。《学习概念》为解决这些缺陷提供愿景，但陆军与国会需投入资金将其转化为支撑数据化作战的现实基础——包括开发能从学员行为中学习并定制内容的数据基础设施。

第三，陆军需确定各专业士兵数据素养与算法战争能力的培养路径。考虑当前预算限制，初期可聚焦基础数据素养与数据中心战原则普及，实施"全员普及基础、专家精深专研"的分层策略。尽管职能领域专业化曾通过专长维持作战优势，但AI引发的社会颠覆要求在全军叠加技术教育。每名士兵应理解数据本质、AI中的数据应用及潜在操纵风险。进阶军事教育需为高层指挥与参谋角色设计复杂主题与应用技能课程。同样，《陆军学习概念》为此指明方向，但需资源配置与训教体系根本性变革方能落地。

第四，伴随陆军行动单元由旅向师级转型，多域作战训练模式需同步革新。军事职业要求模拟实战艰险的严苛训练，但多域作战复杂性需持续锤炼指挥层与参谋机构的认知耐力。合成训练环境可定制个人与集体训练任务——此能力已在乌克兰防空训练中验证。陆军可从虚拟战场提取数据构建数字孪生体，利用AI与数据集模拟算法决策建议的体量、速度与后果。其结果将形成持续迭代的训练循环，帮助战斗指挥官熟悉系统可信度，构建适应数据化作战节奏的韧性。

结论

实现《陆军战役计划》目标——2030年前建成能实施梯队化多域作战的数据化部队——需发展基于算法的任务式指挥理论。全军整合AI与机器学习应用不会取代任务式指挥核心原则，亦不削弱共识理解、信任、主动性与任务型指令（即集中规划、分散执行）的必要性。相反，建设数据化陆军需要构想并阐述人机对话式任务式指挥的实施路径。正如任务式指挥的历史启示，这一进程始于教育变革。

参考来源：warontherocks